I. Tổng quan về Phân tích Cảm xúc Tiếng Việt ứng dụng
Trong xã hội hiện đại, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và Internet đã tạo nên một làn sóng lớn, ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Đặc biệt, các ứng dụng và nền tảng dịch vụ trực tuyến phải chuyển mình để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng. Việc thu thập dữ liệu khách hàng để cải thiện dịch vụ đã là một chiến lược phát triển quan trọng của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, những hạn chế trong công nghệ trước đây đã phần nào hạn chế lợi thế này. Nhờ sự phát triển của công nghệ, xu hướng dựa trên dữ liệu (data-driven) ngày càng bùng nổ và chứng minh được tính hiệu quả khi được áp dụng bởi hầu hết các doanh nghiệp lớn và vừa, ví dụ như Google, Meta, Twitter. Việc thu thập và phân tích ý kiến, phản hồi của người dùng hay khách hàng là vô cùng cần thiết. Những ý kiến này giúp người dùng thấy được tình trạng hàng hóa, dịch vụ trước khi mua, đồng thời giúp doanh nghiệp đưa ra chiến lược phát triển sản phẩm phù hợp và hiệu quả. Theo tài liệu, “Việc phân tích các bình luận của khách hàng một cách thủ công là vô cùng hạn chế. Do đó, nhu cầu về một hệ thống có thể tự động xử lý và phân tích được các phản hồi, ý kiến của khách hàng là việc cần thiết mà các doanh nghiệp nên làm.”
1.1. Bài toán Phân tích Cảm xúc và tầm quan trọng hiện nay
Bài toán Phân tích Cảm xúc hay Sentiment Analysis (SA) ngày càng thu hút sự quan tâm của nhiều nhóm nghiên cứu bởi tính quan trọng và thiết yếu của nó. Bài toán này giúp xác định và phân loại một đoạn văn bản thành nhiều cảm xúc khác nhau (ví dụ như tiêu cực, trung tính hay tích cực) để qua đó xác định được cảm xúc của người bình luận đối với chủ thể nào đó. Trong nghiên cứu này, chủ thể hướng tới chính là món hàng, dịch vụ trên các trang thương mại điện tử và chất lượng của cơ sở vật chất giảng dạy, chất lượng giảng dạy của giảng viên cũng như chương trình học tập của sinh viên. Hiện nay được chia thành bốn cấp độ chính: cấp độ khía cạnh (aspect-level), cụm từ (phrase-level), câu (sentence-level) và văn bản (document-level).
1.2. Ứng dụng Phân tích Cảm xúc Tiếng Việt trong thực tế
Không chỉ trong lĩnh vực thương mại điện tử, bài toán phân tích phản hồi, ý kiến của khách hàng được quan tâm sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giáo dục, y tế, cho đến dịch vụ công, hành chính của nhà nước. Do đó, bài toán về phân tích bình luận của người dùng được nhiều nhóm nghiên cứu cũng như giảng viên, sinh viên trong và ngoài nước quan tâm. Mặc dù vậy, so với các ngôn ngữ khác như tiếng Anh, tiếng Trung, bài toán phân tích cảm xúc tiếng Việt vẫn còn nhiều hạn chế cả về số lượng bộ dữ liệu và số lượng công trình nghiên cứu. Luận văn tập trung tìm hiểu bài toán phân tích bình luận của sinh viên cũng như người dùng trên hai bộ dữ liệu tiếng Việt khác nhau.
II. Thách thức hạn chế phân tích cảm xúc Tiếng Việt hiện nay
Mặc dù có nhiều ứng dụng tiềm năng, phân tích cảm xúc tiếng Việt vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Tiếng Việt là một ngôn ngữ giàu sắc thái biểu cảm và ngữ cảnh, khiến việc tự động xác định sắc thái và cảm xúc trở nên phức tạp hơn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho tiếng Việt còn gặp nhiều khó khăn do thiếu tài nguyên và công cụ so với các ngôn ngữ phổ biến khác. Các vấn đề như xử lý tiếng lóng, teencode, và ngôn ngữ địa phương cũng gây khó khăn cho các mô hình phân tích cảm xúc. Khả năng thu thập và xây dựng các bộ dữ liệu đủ lớn và chất lượng để huấn luyện các mô hình học sâu cũng là một thách thức lớn. “Khi so sánh với các ngôn ngữ khác như tiếng Anh, tiếng Trung.v, bài toán phân tích cảm xúc tiếng Việt vẫn còn nhiều hạn chế cả về số lượng bộ dữ liệu hay số lượng công trình nghiên cứu.”
2.1. NLP Tiếng Việt Rào cản về tài nguyên và công cụ
So với các ngôn ngữ phổ biến như tiếng Anh, tiếng Trung, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho tiếng Việt vẫn còn nhiều hạn chế về tài nguyên và công cụ. Việc thiếu các bộ dữ liệu lớn được gán nhãn chất lượng cao và các thư viện NLP chuyên dụng gây khó khăn cho việc phát triển các mô hình phân tích cảm xúc hiệu quả. Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải dành nhiều thời gian và công sức để xây dựng và chuẩn hóa dữ liệu trước khi có thể bắt đầu huấn luyện mô hình.
2.2. Xử lý tiếng lóng và teencode trong phân tích cảm xúc
Một trong những thách thức lớn nhất trong phân tích cảm xúc tiếng Việt là khả năng xử lý tiếng lóng, teencode và các biến thể ngôn ngữ không chính thức khác. Người dùng thường sử dụng các từ ngữ này để thể hiện cảm xúc một cách tự nhiên và sáng tạo, nhưng chúng lại gây khó khăn cho các mô hình NLP được huấn luyện trên dữ liệu chính thức. Việc xây dựng các bộ từ điển và quy tắc xử lý tiếng lóng và teencode là rất quan trọng để cải thiện độ chính xác của phân tích cảm xúc.
2.3. Tính đa dạng và biến đổi của ngôn ngữ Tiếng Việt
Ngôn ngữ tiếng Việt có nhiều phương ngữ, vùng miền khác nhau, và sắc thái biểu cảm đa dạng. Phân tích cảm xúc cần phải xử lý được sự khác biệt này để đảm bảo tính chính xác. Cùng một từ ngữ có thể mang ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh và vùng miền. Bên cạnh đó, sự biến đổi liên tục của ngôn ngữ, với sự xuất hiện của các từ ngữ mới và cách diễn đạt mới, cũng đòi hỏi các mô hình phân tích cảm xúc phải được cập nhật liên tục.
III. Phương pháp PhoBERT cho phân tích cảm xúc Tiếng Việt
Trong bối cảnh đó, mô hình Transformer PhoBERT nổi lên như một giải pháp tiềm năng cho bài toán phân tích cảm xúc tiếng Việt. PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ pre-trained được phát triển đặc biệt cho tiếng Việt, dựa trên kiến trúc Transformer mạnh mẽ. PhoBERT được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản tiếng Việt, cho phép nó nắm bắt được các đặc trưng ngôn ngữ và ngữ nghĩa phức tạp của tiếng Việt. Việc sử dụng PhoBERT giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của phân tích cảm xúc so với các phương pháp truyền thống. “Trong nghiên cứu này, luận văn tập trung tìm hiểu bài toán phân tích bình luận của sinh viên cũng như người dùng trên hai bộ dữ liệu tiếng Việt khác nhau. Qua quá trình nghiên cứu và thực nghiệm luận văn đã đề xuất sự thay đổi các lớp trong mô hình PhoBERT.”
3.1. Giới thiệu mô hình Transformer PhoBERT và ưu điểm vượt trội
PhoBERT là một mô hình ngôn ngữ pre-trained cho tiếng Việt, dựa trên kiến trúc Transformer. Mô hình được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản tiếng Việt, cho phép nó nắm bắt được các đặc trưng ngôn ngữ và ngữ nghĩa phức tạp của tiếng Việt. PhoBERT có khả năng hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ trong câu, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của phân tích cảm xúc so với các phương pháp truyền thống. Sức mạnh của PhoBERT trong phân tích cảm xúc đến từ khả năng học được các biểu diễn từ ngữ cảnh (contextualized word embeddings).
3.2. Fine tuning PhoBERT cho bài toán phân tích cảm xúc cụ thể
Để áp dụng PhoBERT cho một bài toán phân tích cảm xúc cụ thể, cần thực hiện quá trình fine-tuning. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện lại PhoBERT trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn, được gán nhãn cho bài toán cụ thể. Fine-tuning cho phép PhoBERT điều chỉnh các tham số của mình để phù hợp với đặc điểm của bài toán, từ đó cải thiện độ chính xác của phân tích cảm xúc. Các bước fine-tuning bao gồm chuẩn bị dữ liệu, chọn siêu tham số và đánh giá mô hình.
IV. Hướng dẫn xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc với PhoBERT
Để xây dựng một hệ thống phân tích cảm xúc tiếng Việt sử dụng PhoBERT, cần thực hiện một số bước cơ bản. Đầu tiên, cần chuẩn bị dữ liệu văn bản tiếng Việt được gán nhãn cảm xúc. Tiếp theo, cần tải và fine-tuning mô hình PhoBERT trên dữ liệu đã chuẩn bị. Cuối cùng, cần xây dựng một ứng dụng hoặc API để sử dụng mô hình PhoBERT đã fine-tuning để phân tích cảm xúc các đoạn văn bản mới. Việc tích hợp các thư viện NLP và công cụ hỗ trợ giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng hệ thống. Hệ thống này có thể được sử dụng để phân tích bình luận tiếng Việt trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, và nhiều ứng dụng khác. “Trong nghiên cứu này, luận văn tập trung tìm hiểu bài toán phân tích bình luận của sinh viên cũng như người dùng trên hai bộ dữ liệu tiếng Việt khác nhau… Bên cạnh sự thay đổi các lớp trong mô hình và đánh giá kết quả thử nghiệm, tôi cũng đã quan sát và nhận thấy một số hạn chế trong bộ dữ liệu UIT-VSFC và đề xuất chỉnh sửa nhãn cho phù hợp hơn.”
4.1. Chuẩn bị dữ liệu và tiền xử lý cho Huấn luyện PhoBERT
Việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình xây dựng hệ thống phân tích cảm xúc. Dữ liệu cần được thu thập, làm sạch và gán nhãn cảm xúc. Các bước tiền xử lý như loại bỏ ký tự đặc biệt, chuyển đổi chữ hoa thành chữ thường và tách từ cũng cần được thực hiện. Dữ liệu sau khi tiền xử lý sẽ được chia thành các tập huấn luyện, kiểm tra và đánh giá. Chất lượng của dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến hiệu năng của mô hình.
4.2. Triển khai và tích hợp PhoBERT vào ứng dụng thực tế
Sau khi mô hình PhoBERT đã được huấn luyện và đánh giá, cần triển khai và tích hợp nó vào ứng dụng thực tế. Có nhiều cách để triển khai PhoBERT, bao gồm sử dụng API, thư viện NLP hoặc xây dựng một dịch vụ web. Việc tích hợp PhoBERT vào ứng dụng thực tế cho phép phân tích cảm xúc tự động các đoạn văn bản mới. Ứng dụng có thể được sử dụng để phân tích đánh giá sản phẩm tiếng Việt, phân tích tin tức tiếng Việt hoặc theo dõi dư luận trên mạng xã hội.
4.3. Đo lường và cải thiện Độ chính xác phân tích cảm xúc
Việc đo lường và cải thiện độ chính xác phân tích cảm xúc là một quá trình liên tục. Các chỉ số như độ chính xác, độ bao phủ và F1-score được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mô hình. Nếu hiệu năng chưa đạt yêu cầu, cần thực hiện các biện pháp cải thiện, bao gồm tăng cường dữ liệu huấn luyện, điều chỉnh siêu tham số hoặc thay đổi kiến trúc mô hình. Việc theo dõi và đánh giá hiệu năng thường xuyên giúp đảm bảo hệ thống phân tích cảm xúc hoạt động hiệu quả.
V. Ứng dụng Phân tích Cảm xúc bằng PhoBERT Nghiên cứu Kết quả
Luận văn đã đề xuất sự thay đổi các lớp trong mô hình PhoBERT với một số hiệu chỉnh kiến trúc, đồng thời trích xuất, kết hợp thêm một số đặc trưng từ các phương pháp truyền thống như TF-IDF và đặc trưng tích cực hoặc tiêu cực mức từ của bộ SentiWordNet. Bên cạnh sự thay đổi các lớp trong mô hình và đánh giá kết quả thử nghiệm, luận văn cũng đã quan sát và nhận thấy một số hạn chế trong bộ dữ liệu UIT-VSFC và đề xuất chỉnh sửa nhãn cho phù hợp hơn. Mô hình luận văn đề xuất đạt được kết quả state-of-the-art trên bộ dữ liệu UIT- 'VSFC chưa chỉnh sửa với độ đo F1 là 94.28% và độ đo Accuracy là 94. Còn với dữ liệu đã được chỉnh sửa, mô hình đề xuất đạt được 95.22% với độ đo FI và 95.42% với độ đo Accuracy.
5.1. Cải tiến bộ dữ liệu UIT VSFC và hiệu quả của PhoBERT
Nhận thấy một số hạn chế trong bộ dữ liệu UIT-VSFC, nghiên cứu đã đề xuất chỉnh sửa nhãn cho phù hợp hơn. Mô hình đề xuất đạt được kết quả state-of-the-art trên bộ dữ liệu UIT- 'VSFC chưa chỉnh sửa với độ đo F1 là 94.28% và độ đo Accuracy là 94. Còn với dữ liệu đã được chỉnh sửa, mô hình đề xuất đạt được 95.22% với độ đo FI và 95.42% với độ đo Accuracy. Kết quả cho thấy PhoBERT hoạt động hiệu quả trên cả hai bộ dữ liệu.
5.2. So sánh với các mô hình khác Sức mạnh của PhoBERT
So sánh hiệu quả của PhoBERT với các mô hình khác như SVM, LSTM, BERT cho thấy PhoBERT vượt trội hơn. Việc sử dụng PhoBERT giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của phân tích cảm xúc. Sức mạnh của PhoBERT trong phân tích cảm xúc đến từ khả năng học được các biểu diễn từ ngữ cảnh (contextualized word embeddings).
VI. Tiềm năng Hướng phát triển Phân tích cảm xúc với PhoBERT
Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng to lớn của PhoBERT trong bài toán phân tích cảm xúc tiếng Việt. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng. Cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác của mô hình, đặc biệt trong việc xử lý tiếng lóng, teencode và các sắc thái biểu cảm phức tạp. Ngoài ra, cần mở rộng ứng dụng của phân tích cảm xúc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như y tế, giáo dục và dịch vụ công. Việc phát triển các công cụ và tài nguyên NLP cho tiếng Việt cũng là một hướng đi quan trọng. “Luận văn bao gồm 5 Chương và có cấu trúc như sau: Phần mở đầu: Giới thiệu bài toán. Chương 1: Tổng quan. Giới thiệu đề tài phân tích tích cảm xúc của người dùng và các công trình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, trình bày mục tiêu, đối tượng, phạm vi, nội dung và phương pháp nghiên cứu.”
6.1. Mở rộng Ứng dụng phân tích cảm xúc trong các lĩnh vực mới
Việc mở rộng ứng dụng phân tích cảm xúc trong các lĩnh vực mới là một hướng đi đầy hứa hẹn. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, phân tích cảm xúc có thể được sử dụng để đánh giá tâm trạng của bệnh nhân và cung cấp hỗ trợ tâm lý. Trong lĩnh vực giáo dục, phân tích cảm xúc có thể được sử dụng để đánh giá phản hồi của học sinh về các bài giảng và cải thiện chất lượng giảng dạy. Trong lĩnh vực dịch vụ công, phân tích cảm xúc có thể được sử dụng để đánh giá phản hồi của người dân về các chính sách và dịch vụ công.
6.2. Nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu tiên tiến hơn
Nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu tiên tiến hơn cho phân tích cảm xúc tiếng Việt là một hướng đi quan trọng. Các mô hình mới có thể được thiết kế để xử lý tiếng lóng, teencode và các sắc thái biểu cảm phức tạp một cách hiệu quả hơn. Việc kết hợp PhoBERT với các kiến trúc học sâu khác cũng có thể mang lại những kết quả ấn tượng.
6.3. Xây dựng cộng đồng và chia sẻ tài nguyên NLP Tiếng Việt
Việc xây dựng cộng đồng và chia sẻ tài nguyên NLP Tiếng Việt là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này. Cộng đồng có thể chia sẻ dữ liệu, mã nguồn, công cụ và kiến thức. Việc hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và tổ chức chính phủ có thể giúp tạo ra một hệ sinh thái NLP Tiếng Việt mạnh mẽ.
